बाइटडांस ने अभी लगभग 30 बैंकों को बिना किसी सुरक्षा के $29.6 अरब देने के लिए मना लिया है।
सिटीग्रुप और जेपी मॉर्गन द्वारा समन्वयित असुरक्षित सिंडिकेट ऋण मूल रूप से 20 बिलियन डॉलर के बराबर था। फिर मांग 30 बिलियन डॉलर से अधिक हो गई, और बाइटडांस ने इस सुविधा को 29.6 बिलियन डॉलर तक बढ़ाने का फैसला किया। यह सौदा 2026 के लिए एशिया में दूसरा सबसे बड़ा डॉलर में ऋण है, जो मार्च में सॉफ्टबैंक के 40 बिलियन डॉलर के सुविधा के बाद आता है, जो उसके OpenAI के साथ कार्यों से जुड़ा हुआ था।
पैसा कहाँ जा रहा है
ByteDance विदेशी AI बुनियादी ढांचे में आय का उपयोग करने की योजना बना रही है, जिसमें दक्षिण पूर्व एशिया में डेटा केंद्र बनाने पर विशेष ध्यान केंद्रित है। रिपोर्ट्स के अनुसार, 2026 में कंपनी $70 बिलियन तक के पूंजी खर्च का विचार कर रही है, और 2027 तक $100 बिलियन तक के अनुमान हैं।
2026 में अमेज़न, अल्फाबेट और माइक्रोसॉफ्ट को मिलाकर AI-संबंधित पूंजी खर्च के लिए 725 बिलियन डॉलर का खर्च करने की उम्मीद है।
उन्नत चिप्स पर अमेरिका के निर्यात प्रतिबंधों ने बाइटडांस के एआई श्रेष्ठता के मार्ग को काफी अधिक जटिल बना दिया है। दक्षिण पूर्वी एशिया में डेटा केंद्र बनाने से दोहरा उद्देश्य पूरा होता है: यह अवसंरचना को तेजी से बढ़ते बाजारों के करीब लाता है, और वाशिंगटन के प्रौद्योगिकी अवरोधों के आसपास आपूर्ति श्रृंखला की लचीलापन पैदा करता है।
ऋणदाता बाइटडांस के क्रेडिट पर बड़ी निवेश कर रहे हैं
इस सौदे में सबसे अधिक बात बताने वाली विस्तार ब्याज दर है। ऋण SOFR (सिक्योर्ड ओवरनाइट फाइनेंसिंग रेट) से 68 बेसिस पॉइंट अधिक पर शुरू हुआ। संदर्भ के लिए, 2024 में ByteDance का पिछला ऋण SOFR से लगभग 85 बेसिस पॉइंट अधिक पर निर्धारित किया गया था, और वह एक काफी छोटी राशि के लिए था।
चीनी बैंकों ने कुल आवंटन का 60% से अधिक ले लिया। शेष आवंटन को अंतरराष्ट्रीय संस्थानों के बीच बांट दिया गया।
इस सुविधा की असुरक्षित प्रकृति पर जोर देना आवश्यक है। इस स्तर के अधिकांश कॉर्पोरेट उधार लेनों के साथ सुरक्षा के रूप में संपत्ति का गिरवी रखा जाता है। बाइटडांस ने ऋणदाताओं को इस सुरक्षा नेट को पूरी तरह से छोड़ने के लिए मना लिया।
AI हथियार प्रतिस्पर्धा में स्केल पर एक नया प्रवेशक आया है
पिछले दो वर्षों में बाइटडांस ने अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं को निरंतर विकसित किया है। इसके बड़े भाषा मॉडल टिकटॉक और डोयिन में सामग्री सिफारिश से लेकर जनरेटिव टूल्स तक की सुविधाओं को संचालित करते हैं। लेकिन यह ऋण कुछ अधिक दावेदारी की ओर संकेत करता है: अनुप्रयोग परत के बजाय, बुनियादी ढांचा परत पर प्रतिस्पर्धा करने की इच्छा।
खतरा, बेशक, निष्पादन का है। प्रति वर्ष 70 अरब से 100 अरब डॉलर के पूंजी व्यय पर खर्च करने के लिए ऐसी संचालनात्मक अनुशासन की आवश्यकता होती है, जिसे इतिहास में कम्पनियों में से कम ही इस स्केल पर प्राप्त कर पाए हैं। और ByteDance को कई मामलों में नियामक अनिश्चितताओं का सामना करना पड़ रहा है, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका में TikTok के विक्रय के लगातार चल रहे मामले और दक्षिण पूर्वी एशिया भर में विकसित होती डेटा सार्वभौमिकता के कानून शामिल हैं।